自适应随机测试在视频编码领域中的应用

随着视频编码技术的发展,视频输入参数的维度在不断的增加,使得视频编码软件变的测试面临很大的挑战。对于多维输入的软件测试,测试的效率是一个重要的衡量指标。基于自适应随机测试(ART)在多维测试领域的优点。本文分析了视频编码测试遇到的问题,并通过算法的比较分析,最后给出了自适应随机算法IDI-FSCSART在视频编码测试中的应用。     

面向空间通信视频编码算法的业务流模型

利用Hadamard变换的去相关性能和3D小波视频编码的帧结构特性,提出了一种新的面向空间通信视频编码算法的业务流模型。实验结果表明,新模型产生的仿真数据能够匹配视频源数据的概率密度函数,能够模拟空间通信视频源数据的短时相关性和长时相关性,在漏桶评估实验中,模型仿真数据与视频源数据的排队性能匹配效果好,可以作为空间通信系统研究的视频源模型。     

网络编码在无线网络中的应用及发展趋势

网络编码是一种新的数据传输方式。与传统的路由相比,网络编码可以提高无线网络的性能。运用网络编码能够提升网络吞吐量、均衡网络负载和提高网络带宽利用率等。本文介绍网络编码的基本原理以及主要优缺点,归纳了网络编码的主要实现算法和机制,最后讨论了网络编码进一步的研究方向。     

一种甚低码率下快速的匹配追踪视频编码算法

文章提出一种快速的基于遗传匹配追踪（MP）的甚低码率视频编码算法,同时结合MP特征,用排序差分法对稀疏分解结果进行编码。仿真实验证明,在甚低码率下该算法与H-264编码算法相比,减少了块效应,提高了视频的主观质量和PNSR;与同类型算法相比,该算法速度更快,编码效率更高。     

基于天线选择对混合空时编码进行优化的研究

针对结合空时分组码（STBC）及分层空时码（V-BLAST）的混合空时编码结构，提出了一种新型的发送编码方案．该方案首先对发送天线以接收端反馈信息为基础进行分组．选取信道情况较差的天线进行分组编码．其余的作为分层码发射信号的天线：介绍了分层空时编码（V-BLAST）、分组空时编码（STBC）和混合空时编码，以及通过天线选择在混合空时编码中的应用。     

视频编码无损传输中帧内多普勒域导频估计算法

通过对视频信号的帧内多普勒域导频估计,实现对视频编码无损传输,提高视频图像传输的保真度。传统方法中对视频编码的导频估计算法采用时域亮度均值重叠分块的奇异值分解方法,视频数据进行强制分片和分块重组,视频编码流出现糊分块效应,导致视频纠错效果不好。针对上述问题,提出一种改进的视频编码无损传输中帧内多普勒域导频估计算法。构建视频传输网络结构模型,进行丢包率预测,把实时视频可以看作多幅的彩色图像按一定时间间隔顺序进行刷新显示,使图像数据将其能量的大部分集中于频率域的一个小范围内,采用量化分析方法提取帧内视频压缩特征,进行视频编码无损传输中帧内多普勒域导频估计算法改进。仿真结果表明,该方法计算精度较高,提高了视频通信的图像保真度,降低了视频失真,提高了视频传输质量,具有较好的视频传输纠错性能。展示了优越性和较好的应用价值。     

具有运动补偿的多值量化块截断编码

报道了一种新的活动图象编码算法,称为具有运动补偿的多值量化块截断编码．模拟结果表明：这种新算法比现有的其它同类算法有更好的性能,压缩比为７５,信噪比为３５ｄＢ,在现有个人计算机上可以用软件实时实现．     

分布式视频编码的特点及其优劣性分析

随着无线视频传感网络和无线视频移动设备的快速发展,迫切需求新的视频编码方法以解决视频压缩编码目前遇到的瓶颈问题。分布式视频编码是近年来新兴的研究热点技术,其抗误码能力强、编码复杂度低以及可以灵活分配编解码端的复杂度特性,使其具有广泛的应用前景。介绍了分布式视频编码的起源,研究了在视频编码中的特点并分析了其相对经典视频编码方法的优劣性。     

基于RTP和MPEG-4的流媒体系统的设计与实现

本文设计了一个基于Internet的高效MPEG4视频传输体系结构,其中主要包括自适应编码技术、反馈控制、打包算法和错误控制机制。验证结果显示该系统可以适应各种不同的网络环境,以极低的码率获得良好的图像效果并且有效地利用了网络资源。     

车辆网络中基于网络编码机会的调度算法

证明在车辆网络中应用网络编码,其广播容量最大化问题是NP难的;提出一种基于最大编码机会的优化调度算法. 该算法结合网络编码与车辆缓存提供的编码机会,有效提高了广播容量. 结果表明,与贪婪算法相比,该算法获得更大网络编码增益,保证了一定的传输公平性.     

运动补偿图像编码中的并行三步算法

本文提出了一种计算运动图像位移矢量Ｄ的新算法。这种新算法称为并行三步算法，模拟结果表明：这种新算法比现有的同类算法有更好的性能。     

一种新型快速图像分形映射压缩算法

针对分形编码算法编码时间太长、精度控制需要细分等缺点提出对编码图像进行分级逼近的新的分形编码算法．对这一思想的可行性在理论上进行了有益的探索,给出了该算法成立的理论基础,并得出了任给一图像,都可以找出一组压缩变换,使得从任意图像出发,经该组变换压缩迭代后重构原始图像的新的构造性证明．给出一个新的具体实现分形编码的算法．实验表明,在提高压缩比和图像恢复质量的同时,运算时间也大大缩短     

数字视频精细可扩展性编码的研究

随着Internet和无线通信的发展,大量视频数据需要通过网络传输,使得视频压缩编码的目标从传统的面向存储转变为面向传输。然而面对网络带宽变化和传输中的包错误等两个主要问题,压缩编码需要有自适应能力。提供完全可伸缩的增强层码流,它可以在任意地点截断,具有很强的网络带宽适应能力。本文主要对精细可伸缩编码(fine granular scalable coding,FGS)进行了分析、对比、研究,实验表明FGS具有编码效率较高,图像质量好,自适应能力强的优点。     

基于CCSDS IDC的联合信源与安全编译码

CCSDS图像数据压缩(IDC)标准和分组密码算法SMS4通过将数据压缩与安全分别最优化,使编译码总体性能达到最佳.该算法计算复杂度高,难以保障图像数据在资源受限网络中有效和安全传输.本文使用SMS4分组密钥对图像直流系数进行随机算术编码;对交流系数采用序列加密编码,提出一种基于CCSDS IDC的联合信源与安全编译码算法.仿真实验表明,该算法降低了计算复杂度,同时提供了良好的安全性能.     

一种基于CCSDS IDC标准的可伸缩性视频编码算法

空间通信具有资源受限和差错率高等特点。国际空间数据系统顾问委员会（CCSDS）所制定的图像数据压缩标准（IDC)）一种应用于空间通信的图像编码标准。但该标准未能利用序列的时域相关性,仅适用于图像编码,不适应于空间视频通信。因此,结合运动补偿时域滤波,提出了一种基于CCSDS IDC的可伸缩性视频编码算法以及一种新颖的动态帧分组算法。实验结果表明：该算法具有良好的编码性能,并能适应于空间通信网带宽的动态变化。     

一种改进的万有引力搜索算法——TSP问题为例

本文旨在找到一种改进的万有引力搜索算法,快速准确解决组合优化问题,以最小旅行距离为目标的经典商人旅行问题为例,使用实数编码,并将连续数值区间的位置变量映射到离散的组合排序,即可行的旅行方案;为了有效地避免算法陷入局部最优解,使用模拟退火算法进行局部扩展搜索,进一步提高解的质量;最后通过仿真对比,得出结合模拟退火算法的万有引力搜索算法具有收敛速度快,精度高的特点这一结论。     

Towards understanding residual and dilated dense neural networks via convolutional sparse coding

Convolutional neural network (CNN) and its variants have led to many state-of-the-art results in various fields. However, a clear theoretical understanding of such networks is still lacking. Recently, a multilayer convolutional sparse coding (ML-CSC) model has been proposed and proved to equal such simply stacked networks (plain networks). Here, we consider the initialization, the dictionary design and the number of iterations to be factors in each layer that greatly affect the performance of the ML-CSC model. Inspired by these considerations, we propose two novel multilayer models: the residual convolutional sparse coding (Res-CSC) model and the mixed-scale dense convolutional sparse coding (MSD-CSC) model. They are closely related to the residual neural network (ResNet) and the mixed-scale (dilated) dense neural network (MSDNet), respectively. Mathematically, we derive the skip connection in the ResNet as a special case of a new forward propagation rule for the ML-CSC model. We also find a theoretical interpretation of dilated convolution and dense connection in the MSDNet by analyzing the MSD-CSC model, which gives a clear mathematical understanding of each. We implement the iterative soft thresholding algorithm and its fast version to solve the Res-CSC and MSD-CSC models. The unfolding operation can be employed for further improvement. Finally, extensive numerical experiments and comparison with competing methods demonstrate their effectiveness.     

"Julia曲线"与分形图像压缩编码

将 Julia曲线"按正方形形状以多种方式进行量化,并将量化的 Julia曲线 "用于分形图像压缩编码,改变了分形图像压缩编码以变化的压缩编码字典进行编码的缺点。此外,还建立了一个小型的常用字典,用以加速分形图像的压缩编码。实验结果表明, Julia曲线 "能很好地拼贴所要编码的图像,并具有分形图像的解码优点。